O que significa "Agregação de Modelos"?

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A agregação de modelos é um processo usado em aprendizado de máquina onde diferentes modelos, treinados em conjuntos variados de dados, são combinados pra melhorar a performance geral. Em vez de depender de um único modelo, que pode ter suas limitações, esse método junta as forças de vários modelos pra criar um modelo mais preciso e confiável.

Nessa abordagem, cada modelo aprende com seus próprios dados, que podem variar de uma fonte pra outra. Depois do treinamento, os resultados desses modelos diferentes são reunidos. Essa combinação pode ajudar o modelo final a ser mais robusto, já que aprendeu com uma gama maior de informações.

A agregação de modelos é especialmente útil em situações onde a privacidade dos dados é importante, permitindo que diferentes dispositivos ou sistemas contribuam pro processo de aprendizado sem compartilhar seus dados brutos. Assim, os modelos podem continuar a melhorar enquanto mantêm as informações sensíveis seguras.

O objetivo da agregação de modelos é criar um modelo que tenha um desempenho melhor do que qualquer modelo único isoladamente, tornando-se uma estratégia chave em várias tarefas de aprendizado de máquina.